跳至內容
主選單
主選單
移至側邊欄
隱藏
導覽
首頁
近期變更
隨機頁面
MediaWiki說明
Taiwan Tongues 台語維基
搜尋
搜尋
外觀
建立帳號
登入
個人工具
建立帳號
登入
檢視 每秒浮點運算是次數 的原始碼
頁面
討論
臺灣正體
閱讀
檢視原始碼
檢視歷史
工具
工具
移至側邊欄
隱藏
操作
閱讀
檢視原始碼
檢視歷史
一般
連結至此的頁面
相關變更
特殊頁面
頁面資訊
外觀
移至側邊欄
隱藏
←
每秒浮點運算是次數
由於以下原因，您無權編輯此頁面：
您請求的操作只有這些群組的使用者能使用：
使用者
、taigi-reviewer、apibot
您可以檢視並複製此頁面的原始碼。
'''每秒浮點運算是次數'''，亦稱每秒峰值速度，（英語：Floating-point operations per second；縮寫：'''FLOPS'''）， 即每秒所執行的浮點運算次數。浮點（floating-point）是講帶小數數量的數值，浮點運算即是小數的四則運算，定用來測量電腦運算速度抑是予人用來估算電腦效能，尤其是佇咧使用著大量浮點運算的科學計算領域內。因為乎 FLOPS 字尾的彼个 S 代表秒，毋是複數，所以袂當省略仔。佇多數的情形下，測算 FLOPS 比測算每秒指令數（IPS）愛準確。 浮點運算實際上包括著所有牽連浮點數的運算，佇咧某類應用軟體當中定出現，較整數運算閣較用時間。這馬大部分的處理器內底攏有浮點運算器。因此每秒浮點運算是次數所量測的實際上就是浮點運算器的執行速度。定定用來測量每秒浮點運算次數的基準程式（benchmark）之一，是 Linpack。 ==評價== 真濟專家對每秒浮點運算是次數不止仔微詞，認為伊並毋是一个有意義的量度，因為乎 FLOPS 並袂當反應出濟濟對執行效能有影響的因素。比如講：I / O 的效能啦、記持體的架構、緊取記持體一致性（cache coherence）。 意味著電腦的實際計算容量，佮 FLOPS 的理論峰值間會有一段無細的差距。 隨著新資訊科技時代（數據挖、機器學習、深度學習、BIG DATA 大數據、各種類神經網路佮人工智慧等等）佮工業革命四配零的發展，佮 FLOPS 運算效能指標有關的計算裝置以顯示卡 GPU 和 FPGA 為主要核心，猶毋過 FLOPS 指標無準算會當確地反映出以上裝置佇咧相關領域運算的效能去表現。攏因為裝置的架構是利用 CUDA、OpenCL 等程式語言來實現加速相關應用程式的運算速度（普遍達二十倍甚至懸到過千倍）， 啊若遮的技術的實現依賴的是如 GPU 比 CPU 有閣較濟倍數整合的核心，如一塊 NVIDIA GeForce GTX 鋪七仔五 Ti 處理器就有懸到六百四十个 CUDA Core，其實 GFLOPS 效能表現理想毋過實際上並無對大數據運算作出真大的貢獻，閣較濟地是因為數量傷濟的 CUDA 核心（每核心攏有 ALU 算是術邏輯運算是單元）會當進行並行運算會當產生的指數級別運算速度提升。 ==換算== * 一个 MFLOPS（megaFLOPS）等於是每秒一百萬（一百空六）次的浮點運算； * 一个 GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒十億 / 十億（一百空九）次的浮點運算； * 一个 TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒一兆 / 一萬億（一千空一十二）次的浮點運算； * 一个 PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千兆 / 一千萬億（一千空一十五）次的浮點運算； * 一个 EFLOPS（exaFLOPS）等於每秒一百京 / 一百億（一千空一十八）次的浮點運算。 ==浮點運算== * 咧進行非常的大抑是非常的細實數運算，或者是參與運算的數字佇一个足大的範圍內變動的時攏誠需要浮點運算的參與。浮點數的表示方式類似於科學計數法，其區別佇咧科學計數法是以十作為基數，浮點數以兩做基數。一寡已經發表的編碼標準定義矣指數 ( Cray 和 VAX 定義了基數做二的狀況、IEEE 七百五十四格式定義基數為而二抑是十的情況，IBM 浮點架構定義矣基數為十六的情況 ) 有效位數 ( 數字了後有偌濟小數 )。實際應用中雖然有足濟類似的格式，猶毋過上捷用的是 ANSI / IEEE Std . 七仔五十四石一千九百八十五 . 定義的格式，若用三十二位元數字是叫做單精度，用佇六十四位元數字的稱做雙精度，數字位數閣較長的稱做擴充精度 ( 用佇計算過程中得出的解，這會使防止最終結果誤差過大 )。浮點表示法會比定點數表示閣較大範圍內的數字，換言之，伊會當表示足細的數字佮足大的數字就。 ===動態範圍佮精度=== * 浮點運算中的指數運算會當確保閣較大的動態範圍，意思就算上大的佮上細的數字嘛會當予正常表示。這佇咧算遐的資料量迒度非常大，抑是無法度確定有體資料大細的資料集時間誠重要。所以，浮點處理器（Floating-point Processor , FPU ) 適合用佇計算密集型應用程式。 ===效能表現=== * FLOPS 和 MIPS 攏是用來測量電腦數字運算效能表現的方式。浮點運算測試通常用佇咧科研佮研究領域。MIPS 則用來測量電腦的整數操作效能。整數操作的例包括資料轉移 ( 對 A 到 B )，條件測試 ( 當 A=B 時，執行 C ) . 做一个電腦予人用來做資料庫查詢，文書處理、電子試算表製作抑是執行濟个虛擬機器的時陣，一般進行 MIPS 基準效能測試就夠額矣。來自勞倫斯利學莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory）的洛蘭克 ・ H ・ 麥克馬洪（Frank H . McMahon）發明矣 FLOPS 和 MFLOPS ( megaFLOPS ) 這兩个術語。通好伊會當較現代的超級電腦每一秒鐘會當進行的浮點運算是次數。這比普遍使用的 MIPS 閣較適合測算遐的會當進行大量數字運算的電腦。 FLOPS 佇高效能電腦密集（超算）上會當使用這公式提出來： $ { \ text { FLOPS } }={ \ text { racks } } \ times { \ frac { \ text { nodes } } { \ text { rack } } } \ times { \ frac { \ text { sockets } } { \ text { node } } } \ times { \ frac { \ text { cores } } { \ text { socket } } } \ times { \ frac { \ text { cycles } } { \ text { second } } } \ times { \ frac { \ text { FLOPs } } { \ text { cycle } } } $ . 簡化到電腦干焦有一塊 CPU 的狀況時陣，會當使用以下的公式： $ { \ text { FLOPS } }={ \ text { cores } } \ times { \ frac { \ text { cycles } } { \ text { second } } } \ times { \ frac { \ text { FLOPs } } { \ text { cycle } } } $ . ==其他== 以下列出幾个有代表性硬體的每秒浮點運算次數 * 注意：本頁所收集的數若大部份的情形下干焦供作實際參考值，視無仝裝置有者的晶片品質佮運作相關（如：廠商硬體設定、主機板條件、供電系統設定、運作溫度會因為高溫自動強制降頻作保護等等的因素）哪有無仝款，大概會佮參考值有 ( + /-) MAX 十五 % 的差異值。 浮點效能參考指標 ( xFLOPS )=總運算核心數 x 每禮拜運算次數 x 處理器相對運作頻率 i . e . : 一 , 兩百二十八追八 GFLOPS / 一孵二二八八 TFLOPS=三百八十四 Core x 四 x 八百 MHz ( 空九八 GHz ) ===FLOPS=== * ENIAC : 三百 FLOPS ===MFLOPS=== * CRAY 影一 : 百六 MFLOPS * Raspberry Pi Broadcom CM 兩千七百空八 ARM 十一 @ 一 GHz ( OC ) : 三百一十六曲五六 MFLOPS ===GFLOPS=== * Intel Xeon 三孵六 GHz : < 一孵八 GFLOPS * SONY PlayStation 二 : 四配七 GFLOPS * Intel Pentium 四 HT 三孵六 GHz : 七 GFLOPS * Raspberry Pi Cluster ( 三十二 node ) x Broadcom CM 兩千七百空八 ARM 十一 @ 一 GHz : 十二一三 GFLOPS ( 密集由博伊西州立大學電氣工程佮計算機系博士生 Joshua Kiepert 實踐 ) * Nintendo Wii ( ATI HollyWood 兩百四十三 MHz ) : 十二 GFLOPS * Intel Core 二 Duo E 四千三百 @ 一孵八 GHz : 十四 GFLOPS * ARM Mali 被四百 MP 四 @ 五百三十三 MHz : 十九孵二 GFLOPS * 樹莓派上的 VideoCore : 二十四 GFLOPS * Intel Core 二 Duo E 八千四百 @ 三-c零 GHz : 二十四 GFLOPS * AMD Phenom X 四九千九百五十 @ 二孵六 GHz : 二十九孵空五 GFLOPS * Intel Core i 五孵四千兩百十 U : 三十六曲七七一七五 GFlops ( Win 八否一 / Pro x 六十四 , LinX 空七六 . 五 , Problem Size=十一 , 五百三十 , MiB=一 , 二十四 , 三 times ) in 二十七堵七九八 sec * Intel Core 二 Quad Q 八千兩百 @ 二嬸三三 GHz : 三十七 GFLOPS * Intel Core 二 Extreme QX 九千七百七十 @ 三孵二 GHz : 三十九孵六三 GFLOPS * AMD Phenom II x 四九百五十五 @ 三孵二 GHz : 四十二孵一三 GFlopS * Intel Core i 五孵四千兩百十 U : 四十三孵四四六七 GFlops ( Win 八否一 / Pro x 六十四 , LinX 空七六 . 五 , Problem Size=十一 , 五百三十 , MiB=一 , 二十四 , 三 times ) in 二十三追五二六 sec * Intel HD Graphics 兩千 @ 千二五 MHz ( SB ) : 六十 GFLOPS * Intel Core i 七九百六十五 : 六十九孵二三 GFLOPS * ARM Mali-T 七仔二 MP 八 @ 六百 MHz : 八十一孵六 Peak GFLOPS * Intel Core i 七九百八十 XE : 一百空七堵六 GFLOPS * Intel HD Graphics 兩千五百 @ 千二五 MHz ( IVB ) : 一百十二分四 GFLOPS * Intel Core i 五兩千五百 K @ 四配五 GHz : 一百二十三分三五 GFLOPS ( w / AVX instruction set ) * Intel HD Graphics 三千 @ 一千三百 MHz : 一百二五 GFLOPS * Intel HD Graphics 三千 @ 千三仔五 MHz ( SB ) : 一百二十九石六 GFLOPS * New Intel HD Graphics GT 一 @ 千二五 MHz ( Haswell ) : 一百八十四 GFLOPS * SONY PlayStation 三 : 兩百二十八追八 GFLOPS * Mircosoft Xbox 三百六十 : 兩百四十 GFLOPS * IBM POWER 七 : 兩百六十四抹九六 GFLOPS * ARM Mali-T 七百六十 MP 十六 @ 六百 MHz : 三百二十六 GFLOPS * NVIDIA Jetson TK 一 ( Tegra K 一 ) 開發平台-Ubuntu : 三百二十六 GFLOPS ( 此為上大值而且內建風下的運作 ) * Nintendo Wii U ( ATI Latte 五仔五 MHz ) : 三仔五 GFLOPS * Intel HD Graphics 四千 @ 一千三百 MHz ( IVB ) : 三百三十二孵八 GFLOPS * NVIDIA GeForce 八千八百 Ultra（G 八十二五四仔五 GPU）: 三百九十三石六 GFLOPS * Intel HD Graphics 四千四百分之四千兩百 ( Mobile ) / 四千六百 / P 四千六百 / P 四千七百 GT 二 @ 千三仔五 MHz : 四仔三 GFLOPS * Nintendo Switch ( Nvidia Tegra X 一九百二一 MHz ) : 四仔七十一 GFLOPS * AMD Radeon HD 三千八百七十（RV 六百七十 GPU）: 四仔九十七 GFLOPS * NVIDIA Tegra X 一 : 五百十二 GFLOPS * Intel HD Graphics 五千 GT 三 ~ HD 四 XXX @ 千一百 MHz < 十五 W + > : ~ 七百空四 GFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 兩百八十（G 兩百-三百 GPU）: 七仔二 GFLOPS * NVIDIA GeForce 八百四十 M w / 二 GB vRAM : 七仔九十 GFLOPS * NVIDIA GeForce 八百四十 M ( 二 GB Dedicated VRAM ) : 七仔九十二三 GFLOPS * Intel Iris Graphics 五千一百 @ 千一百 MHz < 二十八 W + > : 七百空四 GFLOPS * AMD Radeon HD 四千八百七十（RV 七仔七仔 GPU）: 一千空八 GFLOPS * NVIDIA Jetson TX 一 : over 一 , 一百 GFLOPS ===TFLOPS=== * Microsoft Xbox One：一孵三 TFLOPS * Microsoft Xbox One S：一孵四 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 九百五十：一孵五七 TFLOPS * Valve Steam Deck ( AMD RDNA 二一孵六 GHz )：一孵六 TFLOPS * SONY PlayStation 四：一孵八四 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 一千空五十：一孵八六二 TFLOPS * AMD Radeon HD 七千八百五十：一爿九四六 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 一千空五十 Ti：二嬸一三八 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 九百六十：二嬸三 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 五百八十：二嬸三七 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 六百八十：三更空九 TFLOPS * AMD Radeon R 九三百八十：三-c四八 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 九百七十：三桱四九 TFLOPS * Microsoft Xbox Series S：四 TFLOPS * SONY PlayStation 四 Pro：四配二 TFLOPS * AMD Radeon HD 七千九百七十 GHz Edition：四配三 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 一千空六十：四四 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX Titan：四配五 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 九百八十：四配六 TFLOPS * AMD Radeon HD 六千九百九十：四配九八 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 七仔八十 Ti：五 TFLOPS * AMD Radeon RX 五百七十：五曉空九五 TFLOPS * AMD Radeon R 九三百九十：五孵一 TFLOPS * AMD Radeon RX 四仔八：五孵一 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 千六百六十 Ti：五鋪五 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 九百八十 Ti：五鋪六 TFLOPS * AMD Radeon R 九兩百九十 X：五鋪六 TFLOPS * Microsoft Xbox One X：六 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 一千空七十：六 TFLOPS * AMD Radeon RX 五百八十：六桱一七五 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 二千空六十：六桱五 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX Titan X：七 TFLOPS * AMD Radeon RX 五百九十：七孵一一九 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 二千空六十 Super：七瀨二 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 二千空七十：七瀨五 TFLOPS * AMD Radeon RX 五千七仔 : 七鼗九四九 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX Titan Z：八否一 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 一千空七十 ti : 八堵一六八 TFLOPS * AMD Radeon R 九 Nano：八否一九 TFLOPS * AMD Radeon HD 七千九百九十：八堵二 TFLOPS * AMD Radeon R 九 FURY X : 八堵六空二 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 一千空八十：九 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 二千空七十 Super：九陽一 TFLOPS * NVIDIA Tesla P 一百 : 九九陽五 TFLOPS * AMD Radeon RX 五千七仔 XT : 九九九七五四 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 二千空八十：十曉一 TFLOPS * SONY PlayStation 五：十曉三 TFLOPS * AMD Radeon RX 六千七百 : 十配三七 TFLOPS * AMD Radeon RX Vega 五十六 : 十曉五四 TFLOPS * NVIDIA Titan X：十一 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 二千空八十 Super：十一孵二 TFLOPS * AMD Radeon R 九兩百九十五 X 二：十一孵四六 TFLOPS * NVIDIA GeForce GTX 一千空八十 Ti：十一孵五 TFLOPS * Microsoft Xbox Series X：十二孵一五五 TFLOPS * AMD Radeon RX Vega 六十四 : 十二孵六六 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 三千空六十：十二孵八 TFLOPS * AMD Radeon RX 六千七百 XT : 十三分二一 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 二千空八十 Ti：十三抹四五 TFLOPS * NVIDIA Tesla V 一百 : 十四孵一 TFLOPS * NVIDIA Titan V : 十四孵九 TFLOPS * AMD Radeon RX 六千八百 : 十六孵一七 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 三千空六十 Ti：十六孵二 TFLOPS * NVIDIA Titan RTX : 十六醃三一 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 三千空七十 : 二十學三 TFLOPS * AMD Radeon RX 六千八百 XT : 二十五七四 TFLOPS * AMD Radeon RX 六千九百 XT : 二十三孵空四 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 三千空八十 : 二十九學八 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 三千空八十 Ti : 三十四孵一 TFLOPS * NVIDIA GeForce RTX 三千空九十 : 三十五孵七 TFLOPS * Earth Simulator：三十五孵六 TFLOPS * Blue Gene / L：一百三十五追五 TFLOPS * 中國的希望 Dawning 五千 A：兩百三十 TFLOPS ===PFLOPS=== * IBM Roadrunner：一孵空二六 PFLOPS * 台灣杉一號：一鈕七 PFLOPS * Jaguar：一孵七五 PFLOPS * 天河一號：二孵五六六 PFLOPS * 台灣杉三號：二嬸七 PFLOPS * IBM Mira : 八堵一六 PFLOPS * 台灣杉二號：九 PFLOPS * 京：十人五一 PFLOPS * IBM Sequoia：十六曲三二 PFLOPS * Cray Titan：十七孵五九 PFLOPS * 天河二號：三十三分八六 PFLOPS * BOINC 運算平台：三十五孵一空九 PFLOPS（二千空二十五孵一） * 神威太湖之光：九十三孵空一 PFLOPS * Summit : 一百二十二孵三 PFLOPS * 富岳 : 四仔十五 PFLOPS ===EFLOPS=== * 比特幣全網算力 ( 五分之二千空一十三 ) : 一 EFLOPS * Folding @ home 運算平台：二孵六 EFLOPS（四分之二千空二十 / 二十四） * 比特幣全網算力 ( 五分之二千空一十八 ) : 三十五 EFLOPS ==歷史記錄== ===單體電腦的記錄=== 一九九七年六月，英特爾 ASCI Red 是世界上第一台每秒浮點運算是次數超過每秒一萬億次。桑迪亞國家實驗室主任 Bill Camp 講，ASCI Red 佮此前建造的超算相比有上懸的可靠性，並且 " 是超級計算在壽命、價數佮效能上的新水平 "。 NEC 的 SX 鋪九超級電腦是世界上頭一台向量處理器內底每粒核心會當達到超過一百億次運算的機器。 作為較，一台電子計算機只要較低的 FLOPS 就會當完成工課。做一台電腦的回應時間真低佇咧零學一秒的時陣，人類操作者就會認為其會使「連鞭」完成計算，所以乎，一台簡單計算機只需要大約十 FLOPS 就會當完成伊的功能。 佇二空空六年，日本理化學研究所發表了新型電腦 MDGRAPE ma三。該電腦的上懸運算效能會當達成每秒一千萬億次，差不多是 Blue Gene / L 的兩倍，猶毋過 MDGRAPE 分三毋是一台通用型電腦，這就是為啥物伊袂出現佇咧 Top 五百 . org 名單中。伊通過特殊設計的電腦管線來類比分子的運動。 到二空空七年，英特爾推出的試驗性多核北極星晶片，佇咧三更一三 GHz 的工課頻率下實現一 tFLOPS 的運算速度。八十核心的晶片會當將頻率提升到六分二六 GHz，對遐達到二 tFLOPS 的速度，熱功了後佇這个頻率之下已經超過一百九十瓦。 二空空七年六月二十六號，IBM 公佈矣伊的第二代頂級超級電腦，予人叫做是 Blue Gene / P。伊被設計做連紲操作的速度會當超過一千萬億次。欲達成這目標，伊的上高運算速度會當達到超過三千萬億次。 佇二空空七年的 Top 五百 . org 報告內底，世界上上緊的電腦是 IBM Blue Gene / L 超級電腦，測量的峰值五百九十六萬億次浮點運算。佇咧 Cray XT 四以一百空一孵七萬億次浮點運算速度的成績位列第二。 二空空七年十月二五，日本 NEC 公司發布其實 SX 系列新型號 SX ma九 , 其實聲講伊是世界上上緊的向量的有夠電腦。SX 摃九是頭一台 CPU 會當每粒核心每秒一百空二四億次浮點運算的速度進行頂點向量運算的機器。 二空空八年二月四號，美國國家科學基金會佮奧斯汀的德克薩斯大學開展一个完全執行佇 AMD 和 Sun 平台，名叫 Ranger 的超級電腦的研究。這是彼當陣世界上上強大的研究用超級電腦系統，其持續做工課時的運算速度為五百萬億次。 二空空八年五月二五，IBM 為美國建造一台超級電腦，起名做'鵑'，這台機器的運算速度達到了路站碑式的一千萬億次。伊嘛榮獲二空空八年六月佮十一月的 TOP 五百上強大的超級電腦 ( 無包括網格計算 ) . 電腦位佇新墨西哥的洛斯阿拉莫斯國家實驗室。電腦的名指是新墨西哥州鳥，大鵑 ( Geococcyx californianus ) . 佇二空空八年六月，AMD 發佈矣 ATI Radeon 四千八百系列，這是第一箍達到一萬億次浮點運算能力的 GPU . 二空空八年八月二十號，AMD 發布 ATI Radeon HD 四千八百七十 X 二圖形卡和兩塊 Radeon R 七仔七仔 Gpu 攏總達到二陽四萬億次浮點運算 . 二空空八年十一月，美國能源部 ( DOE ) 的樹仔嶺國家實驗室有升級 Cray 提供的 Jaguar 超級電腦。該系統的峰值計算能力為一石六四千萬億次，予美洲虎成做世界上頭一个專門用佇開放研究的千萬億次系統。佇二空空九年初，一台以神話般的動物號名超級電腦，海妖誕生矣。海妖是世界上由大學管理的電腦中速度上緊的一台，佇二空空九年 TOP 五百榜單中名列第六。二空一空年，經過升級的海妖操作速度閣較緊，閣較強大。 二空空九年，Cray Jaguar 以一鋪七五千萬億次的速度擊敗 IBM 的「鵑」，登上五百強名單的第一名。 佇二空一空年，中國推出了天河一號，這台超級電腦工作的峰值計算速度佇每秒二四五千萬億次。 仝年上緊的 PC 處理器佇雙精度浮點運算測試中達到一百空九 gFLOPS ( Intel Core i 七九百八十 XE )，GPU 的處理速度愛閣較強大。比如講伊，Nvidia Tesla C 二千空五十 GPU 佇雙精度浮點運算測試會當達到大約五百十五 gFLOPS，而且 AMD FireStream 九千兩百七十的峰值工作速度嘛達到兩百四十 gFLOPS . 二空一一年，日本已開發出運算速度佇十石五一千萬億次的 K 電腦（京）. 伊有八十八 , 百二八粒 SPARC 六十四 VIIIfx 處理器，攏總占八百六十四台機架，和理論效能的十一抹二八千萬億次。伊以日本漢字 " 京 " 的讀音號名，「 京」表示十萬億，對應伊的速度十千萬億次。 二空一一年十一月初五，英特爾發布一款基於 x 八十六處理器，代號做 " 騎士角 "，繼續運算速度超過一萬億次。英特爾咧做示期間強調，這是持續的萬億次浮點運算 ( 毋是其他公司講聲稱的 " 原生的萬億次浮點運算 "，閣較懸，但無意義的數字 )，伊是第一塊超過一萬億次浮點運算的通用處理器 . 二空一二年六月十八號，IBM 的紅杉仔的超級電腦系統，根據美國勞倫斯 \ * 利息不要爾國家實驗室 ( U . S . Lawrence Livermore National Laboratory，LLNL ) 的測試結果，速度達到十六千萬億次，奠定了新的世界紀錄，並且以第一名的成績共整理落去最新 TOP 五百的名單。 二空一二年十一月十二號，TOP 五百名單認證的泰坦作為世界上上緊的超級電腦通過 LINPACK 基準測試，運算速度佇十七堵五九千萬億次。伊是由 Cray Inc . 佇樹仔嶺國家實驗室聯合 AMD 皓龍處理器佮 " 克卜勒 " 架構的 NVIDIA Tesla 圖形處理單元 ( GPU ) 的技術落去製造完成的。 二空一三年六月十號，中國的天河二號的以三十三分八六千萬億次成世界上上緊超級電腦。二空一六年六月二十號，中國的神威 ・ 太湖之光佇咧 LINPACK 基準測試當中以九十三 pFLOPS ( 峰值速度超過百二五 pFLOPS ) 的成績登頂成做世界上緊超級電腦。該系統差不多完全對中國的技術研發，其予人安裝佇無錫的國家超級計算中心。據介紹，該系統比其在 TOP 五百中下五个排名的系統算力之和閣較緊。 二空一八年六月生產的高峰是由 IBM 建立的超級電腦。這馬當咧執行佇咧能源部 ( DOE ) 樹仔嶺國家實驗室，以一百二十二孵三千萬億次的效能表現登頂 HPL ( High Performance Linpack )，HPL 是製作 TOP 五百的名單的基準。高峰擁有四 , 三百五十六節點，每一个節點配有兩塊二十二核心的 Power 九 Cpu , 以及六塊 NVIDIA Tesla V 一百 GPU。 ===分散式電腦記錄=== 分散式計算使用網際網路連結的個人電腦來達到閣較懸的 FLOPS。 ==參見== * 浮點數 * IEEE 七仔五十四 * MIPS * TOP 五百 * Computer performance by orders of magnitude * Performance per watt # FLOPS per watt * Gordon Bell Prize * Multiply–accumulate operation * LINPACK benchmarks * SPECfp * SPECint * SUPS * Moore's law ==注釋== ==外部連結== * Current Einstein @ Home benchmark * BOINC projects global benchmark * Current GIMPS throughput [[分類: 待校正]]
返回到「
每秒浮點運算是次數
」。
